text: #!/usr/bin/env python3
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  Created on Sat Mar 23 10:24:47 2019
  
  @author: juangabriel
  """
  
  # Clasificación con árboles de Decisión
  
  
  # Cómo importar las librerías
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd
  
  # Importar el data set
  dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
  
  X = dataset.iloc[:, [2,3]].values
  y = dataset.iloc[:, 4].values
  
  
  # Dividir el data set en conjunto de entrenamiento y conjunto de testing
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)
  
  
  # Ajustar el clasificador de Árbol de Decisión en el Conjunto de Entrenamiento
  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = "entropy", random_state = 0)
  classifier.fit(X_train, y_train)
  
  
  # Predicción de los resultados con el Conjunto de Testing
  y_pred  = classifier.predict(X_test)
  
  # Elaborar una matriz de confusión
  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
  
  # Representación gráfica de los resultados del algoritmo en el Conjunto de Entrenamiento
  from matplotlib.colors import ListedColormap
  X_set, y_set = X_train, y_train
  X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 1),
                       np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 500))
  plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
               alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
  plt.xlim(X1.min(), X1.max())
  plt.ylim(X2.min(), X2.max())
  for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
      plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
                  c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
  plt.title('Árbol de Decisión (Conjunto de Entrenamiento)')
  plt.xlabel('Edad')
  plt.ylabel('Sueldo Estimado')
  plt.legend()
  plt.show()
  
  
  # Representación gráfica de los resultados del algoritmo en el Conjunto de Testing
  X_set, y_set = X_test, y_test
  X1, X2 = np.meshgrid(np.arange(start = X_set[:, 0].min() - 1, stop = X_set[:, 0].max() + 1, step = 1),
                       np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 500))
  plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(), X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
               alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
  plt.xlim(X1.min(), X1.max())
  plt.ylim(X2.min(), X2.max())
  for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
      plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
                  c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
  plt.title('Árbol de Decisión (Conjunto de Test)')
  plt.xlabel('Edad')
  plt.ylabel('Sueldo Estimado')
  plt.legend()
  plt.show()
  